小编给大家分享一下HDFS有哪些显著的特点，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）是Hadoop核心子项目，为Hadoop提供了一个综合性的文件系统抽象，并且只会实现了多类文件系统的接口。HDFS基于流式数据访问、存储和处理超大文件。

在HDFS中引入了存放元数据信息的服务器：NameNode和实际存放数据的服务器：DataNode。

HDFS有着显著的特点

• 存储数据较大

运行在HDFS的应用程序的数据处理有较大的需求，从存储GB到存储TB级别的超大文件，在目前的实际应用中，HDFS以及被利用来管理存储PB级别的数据

• 支持多硬件平台

Hadoop可以运行在廉价、异构的商用硬件集群上，并且可以在HDFS设计时充分考虑数据的可靠性、安全性、高可用性

• 支持流式数据

HDFS有一个设计思路是“写入一次，多次读取”、数据源生成数据集后，会被复制分发到不同的存储节点，已用于响应数据分析任务的请求。HDFS放宽了可移植操作系统接口的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据

• 数据的一致性高

因为采用“写入一次，多次读取”的策略，所以支持追加不支持多次修改，降低了数据不一致性的造成可能

• 有效预防硬件失效

HDFS的设计能够有效预防硬件异常并且具有自动恢复数据的能力

• 高容错性

HDFS能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新发配，具有高容错性

所以，HDFS经常被使用于各个场景下，例如：

大数据存储：分布式存储

日志处理：擅长日志分析

ETL：数据可抽取到MYSQL，oracle，Lucene

机器学习

搜索引擎

但是，相对于的，HDFS也有不适应的地方

不适合低延迟的数据访问

HDFS不适合处理那些数据访问要求低延迟的请求，因为HDFS主要是为了高数据的吞吐设计的，会产生稿时间延迟的代价

无法高效的存储大量小文件

HDFS采用主从架构来存储数据，需要用到NameNode来管理文件系统的元数据，以响应请求。为了快速响应请求，元数据存在主节点的内存中，如果小文件数量多达，容易造成内存不足，导致系统错误

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